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Mes 2 pires angoisses de CTO :
đš une alerte de monitoring en pleine nuit
đ un data scientist (comme Claire đ) qui me demande :
âJe peux avoir accĂšs Ă la base de prod stp đ ?â
Ăa, câest le dĂ©but des ennuis.
Parce que ce scĂ©nario je lâai vuâŠ
Trop de fois.
La data, bien sĂ»r, câest le nerf de la guerre.
Le business.
Le produit.
Le marketing.
Tout le monde la veut.
Mais câest les devs qui lâont.
Et qui la gardent, jalousement, dans leur base de donnée de production.
Un beau matin, arrive le fameux âdata scientistâ.
Recruté pour faire parler cette data.
Permettre de mieux piloter la boite.
Objectif ĂŽ combien louable au demeurant.
Il lance alors sa premiĂšre requĂȘte SQL pour calculer
âLe panier moyen journalier de chaque client sur les 5 derniĂšres annĂ©esâ
Et lĂ âŠ
Câest le drame. đł
Pendant que la requĂȘte est en train de tourner depuis 15mn, les tĂ©lĂ©phones du service client commencent Ă sonner plus quâĂ lâaccoutumĂ©e.
âEuh, yâa quelquâun qui a touchĂ© Ă la prod ?
Apparemment, yâa plus rien qui marche.â
Le temps que les devs se mettent en ordre de bataille et quâils remontent la pisteâŠ
La requĂȘte se termine.
Tout revient Ă la normale.
âBon, bizarre, on creusera si ça se reproduit đ€·â
đ
Ce scĂ©nario, câest le lot de plein de start-ups avant quâelles ne mettent en place une infrastructure data saine.
Un bon âdata pipelineâ.
Un outil clĂ© pour qui veut piloter la croissance dâune boĂźte tech.
Justement, Claire connait ce sujet par coeur.
Parce quâelle lâa fait pour des dizaines de start-up.
Et finalement câest loin dâĂȘtre aussi compliquĂ© quâon le pense.
Dans ce épisode, Claire Gouze m'explique exactement comment faire.
Mais pas que !
On a aussi parlé de :
Bonne Ă©coute đ§
PS : dites-nous ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)
Notes de l'épisode :
---------------------------------
Retrouvez Claire Gouze sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/claire-gouze
Nao, le "cursor" des data scientists (et accessoirement la boite de Claire !) : https://getnao.io/
--------------------------------
Je suis Mathieu Sanchez, CTO d'Acasi, et pour me suivre, c'est principalement sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/matsanchez/
Vous pouvez aussi suivre Tronche de Tech, sur vos réseaux favoris :
- Linkedin : https://www.linkedin.com/company/tronche-de-tech/
- Instagram : https://www.instagram.com/tronchedetech/
- TikTok : https://www.tiktok.com/@tronchedetech
- Twitter : https://twitter.com/TroncheDeTech
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
By Mathieu SanchezMes 2 pires angoisses de CTO :
đš une alerte de monitoring en pleine nuit
đ un data scientist (comme Claire đ) qui me demande :
âJe peux avoir accĂšs Ă la base de prod stp đ ?â
Ăa, câest le dĂ©but des ennuis.
Parce que ce scĂ©nario je lâai vuâŠ
Trop de fois.
La data, bien sĂ»r, câest le nerf de la guerre.
Le business.
Le produit.
Le marketing.
Tout le monde la veut.
Mais câest les devs qui lâont.
Et qui la gardent, jalousement, dans leur base de donnée de production.
Un beau matin, arrive le fameux âdata scientistâ.
Recruté pour faire parler cette data.
Permettre de mieux piloter la boite.
Objectif ĂŽ combien louable au demeurant.
Il lance alors sa premiĂšre requĂȘte SQL pour calculer
âLe panier moyen journalier de chaque client sur les 5 derniĂšres annĂ©esâ
Et lĂ âŠ
Câest le drame. đł
Pendant que la requĂȘte est en train de tourner depuis 15mn, les tĂ©lĂ©phones du service client commencent Ă sonner plus quâĂ lâaccoutumĂ©e.
âEuh, yâa quelquâun qui a touchĂ© Ă la prod ?
Apparemment, yâa plus rien qui marche.â
Le temps que les devs se mettent en ordre de bataille et quâils remontent la pisteâŠ
La requĂȘte se termine.
Tout revient Ă la normale.
âBon, bizarre, on creusera si ça se reproduit đ€·â
đ
Ce scĂ©nario, câest le lot de plein de start-ups avant quâelles ne mettent en place une infrastructure data saine.
Un bon âdata pipelineâ.
Un outil clĂ© pour qui veut piloter la croissance dâune boĂźte tech.
Justement, Claire connait ce sujet par coeur.
Parce quâelle lâa fait pour des dizaines de start-up.
Et finalement câest loin dâĂȘtre aussi compliquĂ© quâon le pense.
Dans ce épisode, Claire Gouze m'explique exactement comment faire.
Mais pas que !
On a aussi parlé de :
Bonne Ă©coute đ§
PS : dites-nous ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)
Notes de l'épisode :
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Nao, le "cursor" des data scientists (et accessoirement la boite de Claire !) : https://getnao.io/
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